DEEPPATTERNS.COM
199034, Г.Санкт-Петербург, ЛН. 17-Я В.О., Д. 4_6, ЛИТЕР Е, 1Н-4Н ОФИС Т-531-1

О компании

"Дип Паттернс" реализует не имеющую мировых аналогов технологию анализа больших данных SRMD (Structural Resonance in Multidimensional Data). Технология основана на авторской концепции контекстно-зависимых локальных метрик и эффекте структурного резонанса в многомерных данных. Решаемые задачи: контекстно-зависимая кластеризация многомерных данных, построение интерпретируемых моделей для классификации и прогнозирования, поиск ассоциативных связей в данных. Области применения – направления Data Mining: банковское дело, финансы, страхование, CRM, производство, телекоммуникации, электронная коммерция, маркетинг, фондовый рынок и другие. Наиболее ярко уникальные свойства SRMD проявляются в наукоемких областях, для которых характерны сложные связи в данных. Одним из ключевых преимуществ инновационной технологии, лежащей в основе реализуемых программных продуктов, является возможность высокой степени параллелизации вычислений, что обусловливает ее масштабируемость и эффективность для анализа больших данных. Генеральный директор: Кончаков Андрей Анатольевич, автор прототипа программного продукта Deep Data Diver и др.

В 2015 году – компания получила Диплом победителя Конкурса инновационных проектов в сфере науки и высшего профессионального образования Санкт-Петербурга в номинации «Лучший инновационный продукт» за проект Deep Data Diver. В 2020 году – Победа в «Стартап-ралли 2020»: проекту «ERAS — Экспертная система оценки рисков кардиохирургических операций» присвоено первое место.

Компания ведет свою деятельность в регионах
Санкт-Петербург 
Оценка зрелости компании
2
CRL (company readiness level)
Проектная команда сформирована, но нет полного набора базовых компетенций (например, отсутствуют бизнес-компетенции), нет внешней поддержки (менторы, эксперты)
1
IRL (investment readiness level)
Выполнена базовая оценка объема рынка, проведен конкурентный анализ, оценены первоначальные показатели бизнес-плана (необходимый объем инвестиций, прогноз по выручке), выработана стратегия защиты интеллектуальной собственности
DEEPPATTERNS.COM
199034, Г.Санкт-Петербург, ЛН. 17-Я В.О., Д. 4_6, ЛИТЕР Е, 1Н-4Н ОФИС Т-531-1

Проекты

DP4SAR – инновационный инструмент раскрытия закономерностей строения химических структур и взаимосвязей «структура–активность» для направленного дизайна лекарств
Бизнес-модель
Бизнес для Бизнеса для Потребителя (B2B2C)Бизнес для Государства (B2G)
Оценка зрелости проекта
3
TRL (Technology readiness level)
Получен макетный образец и продемонстрированы его ключевые характеристики
3
MRL (Market readiness level)
Определены ключевые клиентские сегменты, сформулировано ценностное предложение для каждого сегмента (гипотеза). Определены базовые каналы продаж. Проведен анализ и подготовлены предложения по интеграции в технологические цепочки потенциальных клиентов.
Описание проекта
Целевая проблема - раскрытие закономерностей строения химических структур и взаимосвязей «структура-активность» (SAR) для направленного дизайна лекарств. В проекте предлагается инновационный инструмент DP4SAR (Deep Patterns for SAR), основанный на авторском методе структурного резонанса в многомерных данных SRMD. В качестве способа описания химических соединений выбран язык QL - специализированный мультидескрипторный иерархический многоуровневый язык описания структуры химических соединений с подструктурной нотацией. Задача проекта – коммерциализация DP4SAR и внедрение этого высокоэффективного инструмента в практику фармацевтических и биотехнологических компаний.
Deep Data Diver – инновационная технология Big Data to Knowledge (BD2K)
Бизнес-модель
Бизнес для Бизнеса для Потребителя (B2B2C)Бизнес для Государства (B2G)
Оценка зрелости проекта
3
TRL (Technology readiness level)
Получен макетный образец и продемонстрированы его ключевые характеристики
3
MRL (Market readiness level)
Определены ключевые клиентские сегменты, сформулировано ценностное предложение для каждого сегмента (гипотеза). Определены базовые каналы продаж. Проведен анализ и подготовлены предложения по интеграции в технологические цепочки потенциальных клиентов.
Описание проекта
В области предиктивной аналитики наиболее перспективными с точки зрения возможностей интерпретации являются модели продукционного типа. При этом популярные и используемые методы построения таких моделей обладают рядом принципиальных ограничений, приводящих к построению недостаточно точных ансамблей решающих правил. Инновационная технологии BD2K основана на представлениях локальной геометрии и позволяет находить в данных сильные if-then правила, организовывать высокопараллельные вычисления и визуализировать метаструктуру ансамбля if-then правил. Особую ценность представляет для аналитики Big Data в областях, для которых характерна сложность структурных связей (биоинформатика, прикладная химия и т.п.). На данный момент разработано несколько прототипов программного продукта Deep Data Diver, используемых для решения экспериментальных задач. Программное ядро продукта, реализующее технологию SRMD, подготовлено в виде отдельной компоненты для использования в различных прикладных задачах. Основной перспективой развития продукта является разработка гибкой схемы адаптации алгоритмов, использующих библиотеку SRMD, к различным прикладным задачам, стоящим перед клиентами.

Продукты

DeepDataDiver
Вид продукта
ПО
Описание продукта
Подключаемые модули к свободно распространяемым платформам KNIME и RapidMiner, реализующие авторскую методику подготовки и анализа данных, позволяющую строить предиктивные модели, превосходящие по точности доступные к построению на указанных платформах.
Оценка зрелости продукта
3
TRL (Technology readiness level)
Получен макетный образец и продемонстрированы его ключевые характеристики
3
MRL (Market readiness level)
Определены ключевые клиентские сегменты, сформулировано ценностное предложение для каждого сегмента (гипотеза). Определены базовые каналы продаж. Проведен анализ и подготовлены предложения по интеграции в технологические цепочки потенциальных клиентов.
DP4SAR
Вид продукта
ПО
Описание продукта
Модули-расширения к платформам KNIME и RapidMiner, реализующие авторские алгоритмы подготовки и анализа данных, обученные с их использованием модели SAR
Оценка зрелости продукта
3
TRL (Technology readiness level)
Получен макетный образец и продемонстрированы его ключевые характеристики
3
MRL (Market readiness level)
Определены ключевые клиентские сегменты, сформулировано ценностное предложение для каждого сегмента (гипотеза). Определены базовые каналы продаж. Проведен анализ и подготовлены предложения по интеграции в технологические цепочки потенциальных клиентов.
Инвестиции
Команда проекта
1 человек
Темпы роста
2022
2021
2020
Выручка
0 0%
0 -100%
890 000
Чистая прибыль
-6 000 0%
-6 000 +99%
-489 000
Численность
1 0%
1 -50%
2
Интеллектуальная собственность
0 0%
0 0%
0

Финансовая поддержка

Компания поддержана институтами развития:
ФОНД СОДЕЙСТВИЯ ИННОВАЦИЯМ
7 000 000 ₽

Аналитика

Финансовые показатели
Бухгалтерский баланс
Налоги
Численность

Информация о компании

ОРН
1120849
КПП
780101001
Статус
Действующая
Учредители

ДЮК ВЯЧЕСЛАВ АНАТОЛЬЕВИЧ

40%

КОНЧАКОВ АНДРЕЙ АНАТОЛЬЕВИЧ

50%

ДЮК АЛЕКСАНДРА ВЯЧЕСЛАВОВНА

10%

Уставный капитал
10 000

Отказ от ответственности

Информация об участниках на портале предоставлена непосредственно самими участниками или получена из открытых источников информации, в том числе из источников органов государственной власти, и опубликована в формате «как есть». Фонд «Сколково» не несёт никакой ответственности перед пользователями за понесенные косвенные, случайные, специальные, опосредованные или штрафные убытки, вызванные в результате использования портала или информации участников.